Caractériser les propriétés atmosphériques de naines rouges à partir de spectres obtenus avec SPIRou
Notice bibliographique
Résumé
Over the last decades, M dwarfs have attracted increasing attention and were identified as targets of choice for the hunt of exoplanets located in the habitable zone of their host star, and for the study of magnetic fields in cool stars. Nonetheless, their study still represents a great technical and scientific challenge because of the intrinsic faintness of these stars. This thesis is dedicated to the study of M dwarfs, and in particular to their characterization from high-resolution and high signal-to-noise ratio near-infrared spectra acquired with the spectro-polarimeter SPIRou installed at the Canada-France- Hawaï Telescope. We use state-of-the-art synthetic spectra to constrain the atmospheric parameters of M dwarfs, taking advantage of the large wavelength coverage of SPIRou. We show how the different models and line lists considered can lead to significant discrepancies in the estimation of atmospheric parameters. With our process we are able to constrain such parameters with a precision of about 30 K in effective temperature (Teff), and 0.1 dex in surface gravity (log g) and metallicity ([M/H]). We also illustrate that the synthetic spectra computed from MARCS model atmospheres can be used to constrain the abundance of alpha elements, and we derive estimates of atmospheric parameters for 44 M dwarfs observed in the context of the SPIRou Legacy Survey (SLS). Finally, we turn our focus to magnetic targets, and introduce ZeeTurbo, our new code based on the extensively-used Turbospectrum, to which we added polarized radiative transfer capabilities to include the effect of magnetic fields on spectra in our modeling. With this new code, and an adapted analysis, we constrain the average surface magnetic flux in addition to the atmospheric parameters of several magnetic targets observed in the context of the SLS. Our results and developed tools will guide future projects aimed at characterizing stars, estimating elemental abundances, and constraining magnetic fields, taking advantage of the long lasting observations carried out in the framework of the SLS, and its follow-up SPICE.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».